pandas数据处理

pandas是python非常重要的数据处理库，pandas提供了非常丰富的数据处理函数，对机器学习，数据挖掘前的数据预处理很有帮助。

以下是最近小的使用总结：

1、pandas读取了csv文件获取了Dataframe类型对象，该对象可以丰富的执行数据处理。

缺失值处理dropna() or fillna()

2、dataframe['name','age']来获取指定几列数据是不行的，需要两个中括号df=df[['name','city']]

3、关于缺失值的处理之前我总结过缺失值是空字符串的情况，当时处理是正则，在pandas中也提供了非常友好的函数map()来空字符串的情况。

4、重复值的处理可用drop_duplicates()处理

5、dataframe可用loc[row]来遍历行，loc[row][‘XXX’]就可以取得对应row行数的字段值，其中还有可以用布尔索引df[df.colname>value]

6、groupby提供强大的split-apply-combine(分组运算)功能，可以根据某列的值为关键字对原数据分组，通过遍历分组结果得到每个分组的结果（dataframe）

groupdf=df.groupby(df['key1'])
    for name,group in groupdf:
        print group  # 分完组的小组 dataframe类型对象
        # print name # name 是分组的关键字

7、dataframe重建索引，有时候我们分完组后想每个组里面没一行的索引还是原来的值，这时候我们想在分完组的当前dataframe重建索引，那么我们直接用df.reindex会造成数据丢失

原始数据

8、dataframe删除行df=df.drop(labels=row)

参考文献：简书，博客